循环神经网络

@TOC 【摘要】 假设的财富自由算法lottery(efficientnetB7+Nadam+双向循环神经网络+facolloss)最终由原创的loss0.09降至0.0064大家好，我是建行基层的一名客户经理，我叫袁覃。在一个偶然研究无感识别技术的过程中接触到了华为云Modelarts。一入MD深似海，练着练着就着魔了。作为一个银行人，理财经理，常常遇到…

这次的文章对RNN做一个详细的总结，文章里的插图来源于视频： https://www.bilibili.com/video/av9770302?from=search&seid=11028515671612362426 首先看下面两句话，里面都有Taipei这个地名，可是从语用的角度来说，意思大不相同，一个是目的地，一个是出发地。所以这就是为什么我们…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/78246220 双向RNN：BRNN模型（Bidirectional RNN） BRNN（Bi-directional RNN）由 Schuster 在”Bidirectional recurrent neural networks, 1997″中提出，是单向 R…

　　　　在前面我们讲到了DNN，以及DNN的特例CNN的模型和前向反向传播算法，这些算法都是前向反馈的，模型的输出和模型本身没有关联关系。今天我们就讨论另一类输出和模型间有反馈的神经网络：循环神经网络(Recurrent Neural Networks ，以下简称RNN)，它广泛的用于自然语言处理中的语音识别，手写书别以及机器翻译等领域。 1. RNN概述 …

参考和摘录以下博客，对作者的贡献表示感谢，欢迎参考以下文章！ https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28054589 https://blog.csdn.net/qq_16234613/article/details/79…

RNN是最常用的LSTM（LSTM由RNN转化而来）一般般用于记住之前的状态，以供后续神经网络的判断，它由input gate 、forget gate 、output gate 、和cell memory组成，每个LSTM本质上就是一个神经元，特殊之处在于有4个输入：zzz和三个门控制信号zi,zf,zoz^{i},z^{f},z^{o}zi,zf,zo …

RNN、LSTM、梯度消失基本概念 序列数据及能做的事 语音识别：一维时间序列⟹⟹ 文本序列 音乐生成器：输入为空⟹⟹ 音乐 情感分类器：文本序列⟹⟹星级评分（0~5）/正负类（0/1） DNA序列分析：字符序列⟹⟹字符序列 翻译系统：文本序列⟹⟹文本序列 视频标识（视频活动识别）：视频⟹⟹类别 （名字）身份识别：文本序列⟹⟹文本序列   如果输入是文本序列…

1.RNN的构造过程 RNN是一种特殊的神经网路结构，其本身是包含循环的网络，允许信息在神经元之间传递，如下图所示：   图示是一个RNN结构示意图，图中的  表示神经网络模型， 表示模型的输入信号， 表示模型的输出信号，如果没有  的输出信号传递到  的那个箭头， 这个网络模型与普通的神经网络结构无异。那么这个箭头做了什么事情呢？它允许  将信息传递给  …

深度学习神经网络算法发展顺序 RNN处理的是一种时间序列数据，它处理的问题中，前后数据间不是互相独立的，前一次决策会影响后一次决策 RNN可以保持序列的“记忆”信息，通过之前的信息决策当前的问题 看了上图对RNN根本没什么理解，今天读到了七月一篇RNN文章，解释非常到位，地址如下： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4M…

视频学习 绪论 1. 循环神经网络的应用 语音问答、视觉问答、机器翻译、股票预测、作词机、作诗、仿写论文及代码、图像理解 2. 循环神经网络 vs 卷积神经网络 RNN核心问题：上下文关系（时序） 循环神经网络与卷积神经网络的不同 传统神经网络、卷积神经网络，输入和输出之间是相互独立的 RNN可以更好的处理具有时序关系的任务 RNN通过其循环结构引入“记忆”…